1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)
2.算法运行软件版本
matlab2024b
3.部分核心程序
（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）
```for i=1:Iter
i
for j=1:Npeop
rng(i+j)
if func_obj(x1(j,:))<pbest1(j)
p1(j,:) = x1(j,:);%变量
pbest1(j) = func_obj(x1(j,:));
end
if pbest1(j)<gbest1
g1 = p1(j,:);%变量
gbest1 = pbest1(j);
end
v1(j,:) = 0.8*v1(j,:)+c1*rand*(p1(j,:)-x1(j,:))+c2*rand*(g1-x1(j,:));
x1(j,:) = x1(j,:)+v1(j,:);
for k=1:dims
if x1(j,k) >= tmps(2,k)
x1(j,k) = tmps(2,k);
end
if x1(j,k) <= tmps(1,k)
x1(j,k) = tmps(1,k);
end
end
for k=1:dims
if v1(j,k) >= tmps(2,k)/2
v1(j,k) = tmps(2,k)/2;
end
if v1(j,k) <= tmps(1,k)/2
v1(j,k) = tmps(1,k)/2;
end
end
end
gb1(i)=gbest1
end
figure;
plot(gb1,'-bs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
xlabel('优化迭代次数');
ylabel('适应度值');
grid on
X = g1;
%Xgboost训练
Nets = func_Xgboost_train(Xtrain_norm, Ytrain_norm, paramters);
%预测
Pred_trainy = func_Xgboost_test(Nets,Xtrain_norm);
Pred_testy = func_Xgboost_test(Nets,Xtest_norm);
%反归一化
Pred_trainy2 = Pred_trainy.max(Ytrain)+Ym;
Pred_testy2 = Pred_testy.max(Ytrain)+Ym;
figure;
plot(Ytrain,'r')
hold on
plot(Pred_trainy2,'b')
xlabel('NO.')
ylabel('时间序列预测结果')
title('XGBoost训练集效果')
legend('真实值','预测值')
grid on
figure;
plot(Ytest,'r')
hold on
plot(Pred_testy2,'b')
xlabel('NO.')
ylabel('时间序列预测结果')
title('XGBoost测试集效果')
legend('真实值','预测值')
grid on
rmse = mean((Pred_testy2(:)-Ytest(:)).^2);% 计算均方根误差
rmse
save R2.mat Pred_testy2 Ytest rmse gb1
```
4.算法理论概述
序列预测在金融、气象、工业控制等领域具有广泛应用，其核心目标是通过历史数据推断未来趋势。传统的时间序列预测方法如 ARIMA、LSTM 等在处理非线性、高维数据时存在局限性。XGBoost（Extreme Gradient Boosting）作为一种高效的梯度提升框架，在结构化数据预测中表现优异，但其性能高度依赖超参数的选择。粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的随机优化算法，能够在复杂搜索空间中快速找到全局最优解。将 PSO 与 XGBoost 结合，可自动优化模型超参数，显著提升序列预测精度。
4.1 XGBoost算法原理
4.2 XGBoost优化
在XGBoost优化中，适应度函数通常选择验证集上的均方根误差（RMSE）。
XGBoost 的关键超参数包括：
学习率（learning_rate）
最大树深度（max_depth）
子样本比例（subsample）
列采样比例（colsample_bytree）
基于PSO的XGBoost序列预测算法通过粒子群优化自动搜索最优超参数，显著提高了预测精度。实验结果验证了该方法的有效性，为序列预测提供了一种高效的解决方案。未来可进一步研究多目标优化和并行计算以提升算法性能。
